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RIT 数学科学学院的助理教授 Nourridine Siewe 帮助开发了一种新的数学模型,可以帮助医生和患者评估治疗转移性癌症的不同方法。
罗切斯特理工学院的一位科学家帮助开发了一种新的数学模型,可以帮助医生和患者评估治疗转移性癌症的不同方法。RIT数学科学学院助理教授Nourridine Siewe是《理论生物学杂志》上发表的一篇概述新方法的论文的主要作者。
近年来,称为免疫检查点抑制剂的药物帮助推进了许多转移性癌症的治疗,但由于肿瘤微环境中的免疫抑制,该治疗仅使有限比例的患者受益。将免疫检查点抑制剂与其他药物(如抗 PD-1 和抗 CSF-1)配对可能有助于将治疗的益处扩大到更多患者,但也需要考虑毒性水平等因素。
Siewe 和他在俄亥俄州立大学的合作者开发了一个模型,显示免疫细胞和癌症之间的相互作用。该模型显示了在不同的剂量和时间点使用各种药物如何影响患者的肿瘤体积和毒性水平。Siewe说他希望这可以被医学领域用来指导临床试验的最佳机会。
“进行临床试验非常昂贵,这种模型可以帮助临床医生决定哪种方法提供最有利的条件,”Siewe 说。“我们的模拟研究了减少肿瘤体积和将毒性维持在可接受水平之间的权衡,我们发现最好的策略是尽早给予更大量的抗 CSF-1。”
Siewe 表示,他希望在未来与医学领域的研究人员进行更多合作,以开发类似的模型来评估其他类型的治疗方法。他还设想以应用程序形式呈现数学模型,使患者和从业者能够直观地了解不断变化的治疗方法如何影响肿瘤体积和毒性水平。
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